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Enregistrement W1121807417

Fourth Quarter 2013: Flight to Quality: Big Trumps Small

2014· article· en· W1121807417 sur OpenAlexaboutno aff
Crocker H. Liu, Adam Nowak, Robert M. White

Notice bibliographique

RevueCornell Peter and Stephanie Nolan School of Hotel Administration (Cornell University) · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare Quality and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuality (philosophy)Quarter (Canadian coin)Computer scienceAeronauticsHistoryEngineeringPhysics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A new hotel investment performance metric is introduced. Starting with this issue, we will apply our new economic value added (EVA) indicator as a barometer of hotel investment performance. Complete details of how to use this benchmark and why it is superior to evaluating cap rates relative to 10-year Treasury rates can be found in the recent publication from the Center for Hospitality Research and Center for Real Estate and Finance entitled “Using Economic Value Added (EVA) as a Barometer of Hotel Investment Performance,” by Matthew J. Clayton and Crocker H. Liu. Essentially, the hotel EVA spread tells us whether the current hotel yield (cap rate) exceeds the total borrowing cost (weighted average cost of capital; also includes the cost of equity financing) for doing a typical deal. Intuitively, if an investor finances a hotel project using 7-percent financing, the current yield on the project should exceed the 7-percent borrowing cost. Exhibit 1 (next page) shows that the EVA spread for hotels was positive until the first quarter of 2008. Subsequent to this period, the EVA spread has been either negative or near zero except for the second quarter of 2012 when it was positive. A negative EVA spread indicates that any return for hotel investors must come at the back end of the project. The expectation is that they will make their money when they sell the hotel due to price appreciation rather than making their money immediately.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,120

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0120,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0340,007

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,134
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,195 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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